计算机辅助平面零件排样技术研究
发布时间：2022-06-23 09:02
排样问题属于下料、布局问题,广泛存在于机械制造、造船、汽车、航空、轻工等行业。传统的手工排样存在效率低、质量依赖于排样人员经验等缺陷。计算机辅助排样（Computer Aided Nesting,CAN）克服了手工排样的缺点,具有排样速度快,质量好且稳定的特点。采用CAN有助于提高企业的生产效率,降低企业的生产成本,增强企业的市场竞争力。因此,对计算机辅助排样技术的研究具有十分重要的意义。 目前,对于一维和一维半排样问题,通过现行规则已基本上得到解决,矩形排样的方法已比较成熟,而二维不规则形状零件的排样还在进一步探索之中,成为当前研究的热点。 本文总结了平面零件排样的类型及其相应的计算机辅助排样方法;对不规则零件在不规则板料上的复杂排样问题进行了新的探索;最后探讨了通用排样软件的开发方法。本文主要研究内容为: 1.一种应用于不规则零件排样的快速解码算法的设计。在利用遗传算法解决平面不规则零件排样的过程中,需要对个体进行解码。该算法首先平行线化零件和板料,然后采用左下角策略驱动零件在板料上向x,y两个方向移动;引入零...
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 排样问题分类
1.2.1 剪切方式
1.2.2 冲裁方式
1.2.3 其它方式
1.3 计算机辅助排样技术的发展与现状分析
1.3.1 CAN的下层基础
1.3.2 CAN的上层基础
1.3.3 CAN技术发展状况分析
1.3.4 CAN软件开发现状
1.4 小结
第二章 计算机辅助排样算法总结结
2.1 计算机辅助排样算法分类
2.2 一维排样问题算法
2.3 剪切方式卷材排样问题算法
2.4 剪切方式板材排样问题算法
2.5 冲裁方式排样问题算法
2.6 不规则零件无约束排样问题算法
2.7 小结
第三章 遗传算法及其在排样中的应用
3.1 引言
3.2 遗传算法的原理
3.3 遗传算法的特点
3.4 遗传算法的基本步骤
3.5 遗传算法的性能
3.6 遗传算法在排样中的应用
3.6.1 染色体编码
3.6.2 初始化种群
3.6.3 个体适应度评价
3.6.4 选择运算
3.6.5 交叉运算
3.6.6 变异运算
3.6.7 终止条件
3.7 遗传算法在排样应用中的缺陷及改进方法
3.7.1 缺陷分析
3.7.2 改进方法
3.8 小结
第四章 快速解码算法设计
4.1 排样中的解码算法概述
4.2 快速解码算法
4.2.1 板料的几何表达
4.2.2 零件的几何表达
4.2.3 板料和零件的数据结构
4.2.4 快速解码算法流程
4.2.5 算法分析
4.3 实例分析
4.4 小结
第五章 并行遗传算法在不规则零件排样中的应用
5.1 并行遗传算法
5.2 模型的实现环境
5.3 主从式模型在排样中的应用
5.3.1 主从式模型的建立
5.3.2 主从式模型的实现方法
5.3.3 主从式模型的实例分析
5.4 粗粒度模型在排样中的应用
5.4.1 粗粒度模型的建立
5.4.2 粗粒度模型的实现方法
5.4.3 粗粒度模型的性能分析
5.5 小结
第六章 通用排样软件的设计
6.1 引言
6.2 开发环境选择
6.3 功能规划
6.4 数据输入功能设计
6.4.1 排样方式选择
6.4.2 板料与零件几何信息输入
6.4.3 板料与零件数量及排样参数输入
6.5 优化排样功能设计
6.5.1 优化排样功能模块的组织结构设计
6.5.2 排样方式模块DLL的设计
6.6 数据输出功能设计
6.7 小结
第七章 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 需进一步完善的工作
参考文献
作者在攻读硕士学位期间的主要研究工作
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]长板单一尺寸矩形毛坯定长分割优化排样[J]. 崔耀东. 计算机工程. 2004(07)
[2]同尺寸矩形毛坯排样的连分数分支定界算法[J]. 崔耀东,张春玲,赵谊. 计算机辅助设计与图形学学报. 2004(02)
[3]一种改进的矩形件优化排样近似算法[J]. 刘军,罗意平,刘德福,王平安. 小型微型计算机系统. 2003(10)
[4]基于填充算法的矩形件排样优化求解[J]. 陶献伟,王华昌,李志刚. 中国机械工程. 2003(13)
[5]矩形件优化排样模拟退火算法求解[J]. 陶献伟,王华昌,李志刚. 锻压技术. 2003(03)
[6]基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样[J]. 陈勇,唐敏,童若锋,董金祥. 计算机辅助设计与图形学学报. 2003(05)
[7]一维下料方案的遗传算法优化[J]. 贾志欣,殷国富,胡晓兵,舒斌. 西安交通大学学报. 2002(09)
[8]二维不规则零件排样问题的遗传算法求解[J]. 贾志欣,殷国富,罗阳. 计算机辅助设计与图形学学报. 2002(05)
[9]基于碰撞算法的排样系统的研究与应用[J]. 贾志欣,殷国富,李红林. 模具工业. 2002(03)
[10]单一形状冲裁件的优化排样算法[J]. 戴瑞,陈炳森. 机械制造. 2002(02)
本文编号：3653799
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 排样问题分类
1.2.1 剪切方式
1.2.2 冲裁方式
1.2.3 其它方式
1.3 计算机辅助排样技术的发展与现状分析
1.3.1 CAN的下层基础
1.3.2 CAN的上层基础
1.3.3 CAN技术发展状况分析
1.3.4 CAN软件开发现状
1.4 小结
第二章 计算机辅助排样算法总结结
2.1 计算机辅助排样算法分类
2.2 一维排样问题算法
2.3 剪切方式卷材排样问题算法
2.4 剪切方式板材排样问题算法
2.5 冲裁方式排样问题算法
2.6 不规则零件无约束排样问题算法
2.7 小结
第三章 遗传算法及其在排样中的应用
3.1 引言
3.2 遗传算法的原理
3.3 遗传算法的特点
3.4 遗传算法的基本步骤
3.5 遗传算法的性能
3.6 遗传算法在排样中的应用
3.6.1 染色体编码
3.6.2 初始化种群
3.6.3 个体适应度评价
3.6.4 选择运算
3.6.5 交叉运算
3.6.6 变异运算
3.6.7 终止条件
3.7 遗传算法在排样应用中的缺陷及改进方法
3.7.1 缺陷分析
3.7.2 改进方法
3.8 小结
第四章 快速解码算法设计
4.1 排样中的解码算法概述
4.2 快速解码算法
4.2.1 板料的几何表达
4.2.2 零件的几何表达
4.2.3 板料和零件的数据结构
4.2.4 快速解码算法流程
4.2.5 算法分析
4.3 实例分析
4.4 小结
第五章 并行遗传算法在不规则零件排样中的应用
5.1 并行遗传算法
5.2 模型的实现环境
5.3 主从式模型在排样中的应用
5.3.1 主从式模型的建立
5.3.2 主从式模型的实现方法
5.3.3 主从式模型的实例分析
5.4 粗粒度模型在排样中的应用
5.4.1 粗粒度模型的建立
5.4.2 粗粒度模型的实现方法
5.4.3 粗粒度模型的性能分析
5.5 小结
第六章 通用排样软件的设计
6.1 引言
6.2 开发环境选择
6.3 功能规划
6.4 数据输入功能设计
6.4.1 排样方式选择
6.4.2 板料与零件几何信息输入
6.4.3 板料与零件数量及排样参数输入
6.5 优化排样功能设计
6.5.1 优化排样功能模块的组织结构设计
6.5.2 排样方式模块DLL的设计
6.6 数据输出功能设计
6.7 小结
第七章 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 需进一步完善的工作
参考文献
作者在攻读硕士学位期间的主要研究工作
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]长板单一尺寸矩形毛坯定长分割优化排样[J]. 崔耀东. 计算机工程. 2004(07)
[2]同尺寸矩形毛坯排样的连分数分支定界算法[J]. 崔耀东,张春玲,赵谊. 计算机辅助设计与图形学学报. 2004(02)
[3]一种改进的矩形件优化排样近似算法[J]. 刘军,罗意平,刘德福,王平安. 小型微型计算机系统. 2003(10)
[4]基于填充算法的矩形件排样优化求解[J]. 陶献伟,王华昌,李志刚. 中国机械工程. 2003(13)
[5]矩形件优化排样模拟退火算法求解[J]. 陶献伟,王华昌,李志刚. 锻压技术. 2003(03)
[6]基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样[J]. 陈勇,唐敏,童若锋,董金祥. 计算机辅助设计与图形学学报. 2003(05)
[7]一维下料方案的遗传算法优化[J]. 贾志欣,殷国富,胡晓兵,舒斌. 西安交通大学学报. 2002(09)
[8]二维不规则零件排样问题的遗传算法求解[J]. 贾志欣,殷国富,罗阳. 计算机辅助设计与图形学学报. 2002(05)
[9]基于碰撞算法的排样系统的研究与应用[J]. 贾志欣,殷国富,李红林. 模具工业. 2002(03)
[10]单一形状冲裁件的优化排样算法[J]. 戴瑞,陈炳森. 机械制造. 2002(02)
本文编号：3653799
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jixiegongcheng/3653799.html
